業務案内
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01- 知能コンピューティング
の研究開発
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02- 学術研究用
ソフトウェアの開発
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03- ソフトウェア最新技術
の調査・講習
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04- ＩＴコンサルティング
サービス
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論文内容実装
ご指定の論文の内容をソフトウェアとして実装します。
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アルゴリズム実装
ご指定のアルゴリズムをご希望の通りにモジュール化や API 化します。
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簡易ツール作成
数値解析や統計処理を行うためのシンプルなアプリケーションを低価格で作成します。
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研究用ソフトウェア開発
研究に必要となる学術的なソフトウェアの開発をいたします。既存ソフトウェアの高速化や、機能追加等も承ります。
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研究業務の受託
研究に関わる論文調査、必要なシステムの開発、検証、報告書作成など、研究の一部を請負います。
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神経科学分野向け
神経科学分野を対象とした研究者様一人ひとりのご要望に沿ったソフトウェアを開発いたします。
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解析作業自動化
RPA (Robotic Process Automation) 技術を用いた効率的な解析を実現します。
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物理探査・非破壊検査向け
計測データの信号処理やシミュレーション、データ同化関連のソフトウェアを開発いたします。
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最適化計算
様々な制約条件がある問題に対し最適な解を求める最適化計算ソフトウェアを開発いたします。
業務事例
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- 小動物行動記録システムの開発
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神経行動学分野の実験において、マウス・昆虫等の小動物の神経活動と行動変化を同時にモニタするための計測・記録システムを開発しました。
小動物の行動計測手法としては、トラックボールの動きをカメラで計測するイメージング手法がよく用いられます。しかし、30ミリ秒程度の時間分解能の安価なカメラでは、数ミリ秒オーダーの脳神経活動と行動記録の比較をすることができないため、高価な高速度カメラシステムが必要でした。
本システムでは、トラックボールの動きを2台の光学マウスで計測する安価な構成で、最大2ミリ秒という高時間分解能の行動記録を可能にしました。
開発環境・技術分野
- C#
- RawInput API
- 行動計測
- 動物行動実験
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- 個々のラベルが不明なサンプルの集合に対する機械学習
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多数のサンプル中に、ある種のサンプルが一定数以上存在するかどうかを推定する機械学習アルゴリズムを開発しました。
ベースとした技術は Multiple Instance Learning (MIL) です。MIL は、サンプルの集合に対するラベルが教師データとして与えられるときに用いる学習手法です。一般的な教師あり学習では、各サンプルにあらかじめラベルが必要ですが、個々のサンプルにラベルがない場合に適用することができます。
標準的な MIL では、集合中のある種のサンプルの有無をラベルに用いることが前提になります。入手可能なラベルが、集合中のある種のサンプルが一定数以上存在するか否かであっても、特別な前処理を行うことで、標準的な MIL として扱うことができます。
開発環境・技術分野
- 機械学習
- Multiple Instance Learning
- Python
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- 地震波のデータ同化システムの開発
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地上の疑似地震観測データを元に地震波シミュレーション モデルの質量密度と弾性定数を最適化するデータ同化システムを開発しました。
地下の質量密度や弾性定数は直接観測するのは困難ですが、地上の地震観測データを用いてデータ同化を行うことで推定することができます。
データ同化の手法としては、4 次元変分法 (アジョイント法) を用いました。この手法では、シミュレーション モデルに基づいたアジョイント モデルを用います。これにより、一定期間内のパラメーターをシミュレーション モデルの支配方程式を満たすように最適化することができます。
開発環境・技術分野
- データ同化
- 4 次元変分法
- Fortran
技術者紹介
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倉谷 智尋くらや ちひろ - 【得意分野】
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- 統計解析
- 時系列解析
- 信号処理
- 音声処理
- 【アピールポイント】
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知能コンピューティングを基盤にした先進技術を生み出すべく、数理理論とシステム開発の技能を日々磨いております。多くの研究者たちが集まり、皆が仲良く楽しく元気よく研究開発ができる企業を作りたいと考えています。
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岡田 公太郎おかだ こうたろう - 【得意分野】
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- 信号フィルタリング
- クラスタリング解析
- 多変量解析
- 周波数解析
- 数値解析
- シミュレーション
- 神経生理学分野の情報解析
- 【アピールポイント】
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信号の情報処理技術がアピールポイントです。特に埋もれている情報を各種技術を用い抽出することが得意です。
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吉元 英一よしもと えいいち - 【得意分野】
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- シミュレーション
- 画像解析
- アルゴリズム並列化
- バイオインフォマティクス
- 【アピールポイント】
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バイオ系のシミュレーションや画像解析、バイオインフォマティクスを中心に研究開発を行っているエンジニアです。実験系の経験を活かしたソフトウェア開発を目指しています。
製品情報
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SparseTaroスパース構造推定ソフトウェア
スパース構造推定により高速に偏相関分析を行い相関関係を可視化します。神経科学分野のコネクトーム解析などにお役立てください。
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ParallelTaro for Brain脳研究データ管理・解析システム
脳研究で扱う膨大な実験・計測データの管理や、データ解析の自動化、高速化にお役立てください。
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StackTaro三次元画像解析ソフトウェア
画像スタックを解析し、自動計数と可視化を行います。共焦点顕微鏡画像などの解析にお役立てください。
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SpikeTaroスパイクソーティング ソフトウェア
神経信号の集合電位からスパイク信号を分離してクラスタ化。神経生理の研究を劇的に効率化します！
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ABDigitizer行動実験映像解析ソフトウェア
行動実験のビデオ映像から位置情報を自動抽出、軌跡グラフ／ヒートマップを簡単作成。もう手作業はいらない！
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NGS Metagenomics AOIメタゲノム解析ソフトウェア
次世代シーケンサ対応、超高速メタゲノム解析。豊富なビジュアル機能で微生物研究などに威力を発揮します！ (リリース予定)
最新ニュース
- 2021/04/01
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博士 (農学) 研究員を 2 名採用しました。
- 2020/11/06
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北陸先端科学技術大学院大学が主催する北陸発の産学官金連携マッチングイベント Matching HUB Kanazawa 2020 (ANAクラウンプラザホテル金沢) に出展いたしました。展示ブースでは、研究開発支援サービスの紹介や業務事例等の展示を行いました。
- 2020/09/2-3
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弊社は、SciGen.Report の科学技術への貢献と世界的な展開を目指し、2日間の 「eLife Innovation Sprint」プログラムに参加しました。このプログラムを通して、様々な国から集まる多様な分野のプロフェッショナルの支援を受け、SciGen.Report のサービスの更なる向上に取り組みました。
- 2020/04/27
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弊社の SciGen.Report プロジェクトが、eLife Sciences Publications, Ltd (本社:イギリス、ケンブリッジ) が主催する科学技術振興を目的とする国際的なプログラム「eLife Innovation Sprint」に採択されました。
採用情報
当社は、知能コンピューティングに関わる受託研究開発および学術研究用ソフトウェアの受託開発を主な業務とし、全国の大学や研究機関・企業の研究所から様々な分野の研究開発、知能コンピューティングを用いた独創的なソフトウェア製品や、学術知識を活かした専門性の高いソフトウェア製品を開発しています。
